Pentagon vraagt $30,3 miljoen voor AI‑aangedreven Polygraph+ leugendetectieprogramma

Het Amerikaanse Ministerie van Defensie heeft voor het begrotingsjaar 2027 een aanvraag ingediend van $30,3 miljoen om een ambitieus, vijfjarig onderzoeks- en ontwikkelingsprogramma te financieren dat gericht is op Polygraph+, ook wel bekend als Polygraph Next, een contactloze leugendetector die volledig op kunstmatige intelligentie draait. De aanvraag moet nog door het Congres worden goedgekeurd voordat enige fondsen kunnen worden vrijgemaakt.

Het project zou onder de verantwoordelijkheid van de Defense Counterintelligence and Security Agency (DCSA) vallen, de tak die momenteel de screening van personeel en de opsporing van interne dreigingen binnen het Pentagon coördineert. De DCSA houdt toezicht op een personeelsbestand van ongeveer 2,8 miljoen civiele en militaire medewerkers, waardoor de potentiële impact van een dergelijk systeem enorm is.

Hoe Polygraph+ Zou Moeten Werken

Volgens de officiële begrotingsdocumentatie zal Polygraph+ een combinatie gebruiken van door machine‑learning gegenereerde geloofwaardigheidsscores en zogenaamde “standoff sensing”. Deze benadering houdt in dat fysiologische signalen – zoals hartslagvariaties, ademhalingspatronen en micro‑bewegingen – worden gemeten zonder dat er fysieke sensoren op het lichaam van de ondervraagde worden aangebracht. De precieze aard van de sensoren en de onderliggende systeemarchitectuur worden niet publiekelijk gespecificeerd in de aanvraag.

Eerdere Pentagon‑prototypes maakten gebruik van cameragebaseerde beeldanalyse om indirecte indicatoren zoals hart‑ en ademhalingsfrequenties, hoofdbewegingen, gezichtstemperatuur en zelfs porie‑activiteit te schatten. Hoewel die technologieën in het verleden zijn getest, is niet bevestigd of ze een rol spelen in het nieuwe Polygraph+‑concept.

Wetenschappelijk Skepticisme

Een review van de National Research Council uit 2003 classificeerde het wetenschappelijke bewijs voor de effectiviteit van traditionele polygraphen als “hooguit zwak”. Moderne wetenschappers voegen hieraan toe dat stress niet op een eenduidige manier correleert met bedrog, en dat de trainingsdata voor AI‑modellen vaak geen onbetwiste grondwaarheidslabels bevatten, waardoor de betrouwbaarheid van de algoritmen in twijfel wordt getrokken.

Zelfs als het programma de in de aanvraag genoemde nauwkeurigheid van 80 % tot 94 % zou behalen, zou dat bij een personeelsbestand van 2,8 miljoen nog steeds leiden tot een aanzienlijk aantal false‑positives. Onschuldige medewerkers zouden dan onterecht als veiligheidsrisico's kunnen worden gemarkeerd, met mogelijke gevolgen voor hun carrière en het vertrouwen binnen de organisatie.

Belangrijke Onopgeloste Vragen

• Verbeteren extra sensoren daadwerkelijk de detectienauwkeurigheid, of voegen ze alleen lagen van algoritmisch vertrouwen toe aan een fundamenteel onbetrouwbaar signaal?
• Kunnen AI‑modellen worden getraind op data die bedrog betrouwbaar onderscheiden van andere stressfactoren?
• Welke waarborgen worden ingesteld om misbruik van false‑positive resultaten te voorkomen?
• Hoe zal de DCSA het systeem valideren voordat het wordt uitgerold over de volledige defensiekrachten?

Het centrale technische debat draait om de vraag of geavanceerde sensortechnologie en AI de decennialange beperkingen van polygraphonderzoek kunnen overwinnen, of dat ze simpelweg onzekerheid maskeren met hogere‑resolutie‑metrieken zonder de onderliggende signalen te verbeteren.

Indien de aanvraag wordt goedgekeurd, zou het Pentagon een aanzienlijke investering doen in geautomatiseerde tools voor geloofwaardigheidsbeoordeling. Deze tools zouden de manier waarop achtergrondcontroles, continue monitoring en mitigatie van interne dreigingen worden uitgevoerd, fundamenteel kunnen veranderen.

Voor organisaties die Nederlands spreken, zou de praktische impact van Polygraph+ een verschuiving betekenen naar AI‑ondersteunde screeningprocessen die snellere, contactloze beoordelingen beloven. Tegelijkertijd ontstaan er nieuwe juridische en ethische uitdagingen rond privacy, due process en de betrouwbaarheid van geautomatiseerde leugendetectie.

Critici waarschuwen dat een breed inzetbare leugendetector, zelfs met AI‑ondersteuning, kan leiden tot een cultuur van wantrouwen binnen de defensie, waarbij medewerkers zich constant onder een onzichtbare controle voelen, wat de moraal en samenwerking kan ondermijnen.

Voor beleidsmakers betekent dit een noodzaak om strikte transparantieregels en onafhankelijke auditmechanismen in te voeren, zodat de resultaten van Polygraph+ niet willekeurig of discriminerend worden gebruikt.

Hoewel de potentiële voordelen – zoals snellere risico‑identificatie en verminderde personeelskosten – aantrekkelijk lijken, blijft de fundamentele vraag of een algoritme ooit de complexiteit van menselijke emotie en intentie kan vatten zonder aanzienlijke fouten.

De discussie over Polygraph+ illustreert breder hoe defensie‑instellingen wereldwijd worstelen met de belofte en de valkuilen van AI‑gedreven surveillance, een trend die naar verwachting de komende jaren alleen maar zal toenemen.

In Nederland zou een eventuele adoptie van een vergelijkbaar systeem streng onder de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) vallen, waardoor extra waarborgen en impact‑evaluaties vereist zijn voordat dergelijke technologieën in de publieke sector worden ingezet.